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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于过站航班保障流程的航班延误预测方法，包括：收集并清洗特定时间段内机场在航班过站时流程节点上产生的时间数据；计算原始数据集合中所有航班实际起飞时间与计划离港时间的时间差值集合，得到各个节点差的标准时段；将航班各流程节点构建为具有逻辑关系的非欧空间的图网络结构；使用节点差的标准时段计算其与延误航班的时间差，将时间差作为节点特征载入图网络结构，构建并封装图数据集；搭建进行信息传递与信息更新的图卷积神经网络；得到最优的航班延误时间预测模型。本发明方法通过构建具有逻辑关系的图网络结构，对不正确的时间节点数据进行修正，预测航班延误时间，能够考虑不同延误发生环节的相关性，提高预测精度。

主权项：1.一种基于过站航班保障流程的航班延误预测方法，其特征在于，步骤如下：1收集特定时间段内机场在航班过站时各流程节点上产生的时间数据，根据航班作业流程的逻辑关系对航班各流程上时间的原始数据进行清洗，并将其作为原始数据集合Tp；2计算原始数据集合Tp中所有航班实际起飞时间与计划离港时间的时间差值集合Ddiff，依据航班起飞正常时间范围[0，tr]，其中tr表示规定的航班起飞最大正常时间，划分延误航班时间集合Tdelay和非延误航班时间集合Tnon-delay，分别计算延误航班时间集合Tdelay和非延误航班时间集合Tnon-delay中航班各后序-前序流程节点上的时间差值集合，记为Diffdelay和Diffnon-delay，统计非延误航班的后序-前序流程节点上的时间差值集合Diffnon-delay中各后序-前序流程节点上时间差的均值、上四分位数、下四分位数、最大值、最小值，选取各后序-前序流程节点的时间差值的上四分位数QU和下四分位数QL所在的数据段为标准时间段集合Dstd；3针对各航班流程节点的前后衔接特征，将航班各流程节点构建为具有逻辑关系的非欧空间的图网络结构G；4使用各后序-前序流程节点的时间差值的标准时段集合Dstd，计算Dstd与延误航班的后序-前序流程节点上时间差值集合Diffdelay的距离集合Tstd，将距离集合Tstd作为流程节点的特征输入集合X，将X作为流程节点的特征载入图网络结构G，将排列后的边集合E'、索引集合I、节点特征集合X、延误航班实际起飞时间与计划离港时间的时间差值集合Ddiff-delay共同封装至图数据集；5利用创建后的图网络结构G，搭建双层GCN、双层GAT、双层GraphSAGE、单层GCN与单层GraphSAGE结合的四种图卷积神经网络模型；6选取三种机器学习模型，划分训练集、验证集和测试集，训练三种机器学习模型和搭建后的双层GCN、双层GAT、双层GraphSAGE、单层GCN与单层GraphSAGE结合的四种图卷积神经网络模型，通过调整参数得到三种机器学习模型和四种图卷积神经网络模型的最优模型；7使用得到的三种机器学习模型和四种图卷积神经网络模型的最优模型进行模型结果对比与评价。

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